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题名基于Transformer的多轨音乐生成对抗网络
被引量：2
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作者
汪涛
靳聪
李小兵
帖云
齐林
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机构
郑州大学信息工程学院
中国传媒大学信息与通信工程学院
中央音乐学院
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出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2021年第12期3585-3589,共5页
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基金
国家重点研发计划项目(2018YFB1403900)
中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(CUC210B011)。
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文摘
符号音乐的生成在人工智能领域中仍然是一个尚未解决的问题,面临着诸多挑战。经研究发现,现有的多音轨音乐生成方法在旋律、节奏及和谐度上均达不到市场所要求的效果,并且生成的音乐大多不符合基础的乐理知识。为了解决以上问题,提出一种新颖的基于Transformer的多音轨音乐生成对抗网络(Transformer-GAN),以乐理规则为指导来产生具有高音乐性的音乐作品。首先,采用Transformer的译码部分与在Transformer基础之上改编的Cross-TrackTransformer(CT-Transformer)分别对单音轨内部及多音轨之间的信息进行学习;然后,使用乐理规则和交叉熵损失相结合的方法引导生成网络的训练,并在训练鉴别网络的同时优化精心设计的目标损失函数;最后,生成具有旋律性、节奏性及和谐性的多音轨音乐作品。实验结果表明,与其他多乐器音乐生成模型相比,在钢琴轨、吉他轨及贝斯轨上,Transformer-GAN的预测精确度(PA)最低分别提升了12%、11%及22%,序列相似度(SS)最低分别提升了13%、6%及10%,休止符指标最低分别提升了8%、4%及17%。由此可见,Transformer-GAN在加入了CTTransformer及音乐规则奖励模块之后能有效提升音乐的PA、SS等指标,使生成的音乐质量整体上有较大的提升。
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关键词
音乐生成
TRANSFORMER
音乐规则
目标损失函数
对抗网络
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Keywords
music generation
Transformer
music rule
objective loss function
adversarial network
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分类号
TP181
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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